核心功能
使用指南
- 1
注册并登录LangWatch开源平台创建项目
- 2
接入目标LLM应用的API接口获取调用数据
- 3
配置监控规则与测试场景覆盖范围
- 4
上传测试数据集开展自动化测试任务
- 5
查看平台生成的监控报表与优化建议
- 6
根据反馈调整LLM应用参数与部署逻辑
- 7
持续追踪迭代后应用的运行表现
优势亮点
轻量化接入无需改造现有代码
支持多框架多模型API适配
完整留存全链路交互日志
团队协作同步调试进度
使用须知
定价: LangWatch提供免费版与付费版，免费版支持每日1000次调用，适合个人开发者测试使用。付费版按观测调用量阶梯定价，最低档位每月支持10万次调用，同时解锁自定义报表、专属客服等进阶功能
价格和授权政策可能变化，请以官网最新信息为准
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常见问题
深度了解
LangWatch从开发者的实际调试痛点出发，没有用复杂的包装来掩盖核心功能。很多开发者在调试大模型应用时，常会遇到回复偏差找不到原因、调用日志丢失的问题，LangWatch刚好解决了这些常见的麻烦。它的接入流程非常简单，只需要在代码中添加几行配置就能完成对接，不需要对现有项目做大规模修改。对于刚接触大模型开发的新手来说，不用花费大量时间去学习复杂的观测框架就能快速上手。不少初创团队在上线AI聊天工具后，会发现不同用户的提问会触发不同的回复逻辑，用LangWatch就能完整记录每一次交互细节，方便后续优化prompt。企业级的AI服务团队则可以用它来统计不同客户场景下的token消耗情况，优化成本投入。高校的AI开发小组也能借助它来留存实验数据，方便小组内成员共享调试进度。和其他绑定特定开发框架的观测工具不同，LangWatch支持绝大多数主流的大模型API，不管是OpenAI还是国内的自研模型，都能快速适配。它的团队协作功能也让多人开发的项目可以同步查看观测数据，避免出现信息差。当然它也有自己的局限，对于超大规模的分布式应用，目前的性能表现还有提升空间。不过对于绝大多数中小规模的大模型应用项目来说，LangWatch已经能满足基本的观测需求